Kosteneffiziente VM-Instanzen für Batch-Jobs und fehlertolerante Workloads mit Rabatten von bis zu 91% gegenüber regulären VMs.
Was sind Google Cloud Spot VMs?
Spot VMs sind VM-Instanzen, die überschüssige Compute-Kapazität von Google Cloud zu stark reduzierten Preisen anbieten. Der Dienst ermöglicht Kostenersparnisse von bis zu 91% gegenüber regulären On-Demand-VMs bei identischer Performance. Der Trade-off: Google kann Spot VMs jederzeit beenden (preempt), wenn die Kapazität für reguläre Workloads benötigt wird. Anders als die frühere Preemptible-VM-Generation haben Spot VMs kein festes Laufzeitlimit mehr – sie können grundsätzlich beliebig lange laufen, bis eine Preemption erfolgt.
Vor der Beendigung einer Spot VM sendet Google ein Preemption-Signal. Die Standard-Vorwarnzeit ist kurz; für Workloads, die mehr Zeit zum Speichern von Zustand oder für einen Graceful Shutdown benötigen, lässt sich eine längere Vorwarnzeit konfigurieren. In dieser Zeitspanne sollte die Anwendung Checkpoints speichern, Zustand in persistenten Speicher schreiben oder laufende Anfragen abschließen. Shutdown-Scripts können automatisch ausgeführt werden, um Cleanup-Aufgaben zu erledigen.
Spot VMs unterstützen die gängigen Compute-Engine-Maschinentypen und sind in vielen Google-Cloud-Regionen und -Zonen verfügbar, wobei Verfügbarkeit und Preemption-Häufigkeit zwischen Zonen und Maschinentypen variieren können. Eine bewährte Praxis ist, Workloads über mehrere Zonen zu verteilen, um die Verfügbarkeit zu erhöhen. Managed Instance Groups können automatisch neue Spot VMs starten, wenn alte beendet werden, was Self-Healing für fehlertolerante Workloads ermöglicht.
Typische Anwendungsfälle
Batch-Processing und Data-Pipelines
Spot VMs eignen sich für Batch-Jobs, die große Datenmengen verarbeiten und horizontal skalieren. Data-Processing-Pipelines können Spot VMs für Worker-Nodes nutzen; bei Preemption startet die Pipeline einfach neue Worker.
CI/CD-Builds und Test-Umgebungen
CI/CD-Pipelines können Spot VMs für Build- und Test-Agents nutzen. Builds sind meist kurzlebig und lassen sich bei Preemption problemlos neu starten.
Rendering und Transkodierung
Video-Rendering, 3D-Rendering oder Media-Transcoding sind gut geeignete Spot-VM-Workloads, da sich Aufgaben auf viele Worker verteilen lassen und einzelne Preemptions den Gesamtfortschritt kaum beeinträchtigen.
Wissenschaftliche Simulationen und HPC
High-Performance-Computing-Workloads können Spot VMs nutzen, sofern Checkpointing implementiert ist. Kombiniert mit persistentem Speicher für den Zustand sind lange Simulationsläufe trotz möglicher Preemptions realisierbar.
Machine Learning Training
ML-Training-Jobs sind oft lang laufend und profitieren von Spot VMs, sofern Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch Checkpointing unterstützen. Bei Preemption lädt das Training den letzten Checkpoint und setzt fort.
Best Practices
Checkpointing implementieren
Den Application-State regelmäßig in persistentem Speicher (z.B. Cloud Storage, Persistent Disk) sichern, damit nach einer Preemption vom letzten Checkpoint fortgesetzt werden kann.
Shutdown-Scripts nutzen
Shutdown-Scripts konfigurieren, die bei Preemption automatisch ausgeführt werden, um Zustand zu sichern oder laufende Anfragen abzuschließen. Die verfügbare Vorwarnzeit sollte dabei berücksichtigt werden.
Workloads über Zonen verteilen
Mehrere Zonen nutzen, um das Risiko zu reduzieren, dass viele Instanzen gleichzeitig preempted werden. Managed Instance Groups vereinfachen Multi-Zone-Deployments.
Spot und reguläre VMs kombinieren
Hybrid-Setups nutzen Spot VMs für skalierbare, fehlertolerante Worker-Nodes und reguläre VMs für Master-Nodes, Datenbanken oder andere kritische Komponenten.
Vorteile
- Deutliche Kostenersparnis gegenüber On-Demand-VMs bei gleicher Rechenleistung
- Kein festes Laufzeitlimit mehr, dadurch flexiblerer Einsatz als bei früheren Preemptible VMs
- Integration mit Managed Instance Groups für automatisches Self-Healing
- Verfügbar in EU-Regionen für Anforderungen an Datenresidenz
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Migration kostenintensiver Batch-Workloads zu Spot VMs, der Implementierung von Checkpointing-Strategien und der Architektur fehlertoleranter Systeme.
Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zu Google Cloud Spot VMs und Compute-Kostenoptimierung.
Verfügbare Varianten & Optionen
Spot VMs
- Bis zu 91% günstiger als reguläre VMs
- Gleiche Performance wie Standard-VMs
- Verfügbar für alle Maschinentypen
- Keine feste maximale Laufzeit mehr
- Können jederzeit beendet werden
- Keine SLA-Garantien
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was sind Google Cloud Spot VMs?
Spot VMs sind VM-Instanzen, die überschüssige Compute-Kapazität von Google Cloud zu stark reduzierten Preisen nutzen, mit Rabatten von bis zu 91% gegenüber regulären On-Demand-VMs. Google kann Spot VMs jederzeit beenden, wenn die Kapazität anderweitig benötigt wird. Sie eignen sich für fehlertolerante Workloads wie Batch-Jobs, Rendering oder ML-Training.
Gibt es ein Zeitlimit für Spot VMs?
Nein, Spot VMs haben keine feste minimale oder maximale Laufzeit mehr, anders als die früheren Preemptible VMs mit ihrem 24-Stunden-Limit. Eine Spot VM kann theoretisch beliebig lange laufen, bis Google die Kapazität zurückfordert.
Wie unterscheiden sich Spot VMs von den früheren Preemptible VMs?
Spot VMs sind die aktuelle Weiterentwicklung der früheren Preemptible VMs mit ähnlicher Grundmechanik, aber ohne festes Laufzeitlimit und mit flexiblerer Preemption-Konfiguration. Google empfiehlt, neue Workloads auf Spot VMs auszurichten.
Welche Workloads eignen sich für Spot VMs?
Ideal sind fehlertolerante, horizontal skalierbare Workloads ohne strikte SLA-Anforderungen: Batch-Processing, CI/CD, Rendering, Data Analytics, ML-Training und Simulations-Workloads. Für Datenbanken, Web-Server oder andere stateful, latenzkritische Services sind Spot VMs ungeeignet.
Wie viel Vorwarnzeit gibt es vor der Beendigung einer Spot VM?
Standardmäßig erfolgt die Vorwarnung über ein Shutdown-Signal mit kurzer Reaktionszeit. Für Workloads mit höherem Bedarf an Shutdown-Zeit lässt sich eine längere Vorwarnzeit konfigurieren (als Preview-Funktion verfügbar). Anwendungen sollten in dieser Zeit Checkpoints speichern oder einen Graceful Shutdown durchführen.
Wie hoch ist die Ersparnis gegenüber regulären VMs konkret?
Die Ersparnis kann je nach Region, Zone und Maschinentyp bis zu 91% betragen. Aktuelle, verbindliche Preise liefert die offizielle Pricing-Seite für die jeweilige Konfiguration.
Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.
